用python代码将一组自然语言的数据集按照8:1:1的比例划分为训练验证测试集

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。具体代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设数据集已经读入并存储在X和y中
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=.125, random_state=42)

其中，test_size参数指定了测试集的比例，random_state参数用于控制随机种子，保证每次划分的结果一致。最终，X_train、y_train、X_val、y_val、X_test、y_test分别表示训练集、验证集和测试集的特征和标签。